ML |使用Scikit-learn进行癌细胞分类

对于医生来说，早期癌症的诊断和预测是非常重要的，因为它决定了治疗方案和预后。在过去几年中，基于机器学习的分类模型已成为其一个重要的研究领域。本文将介绍如何使用Scikit-learn框架来训练一个癌细胞分类模型。

数据集

为了训练模型，我们将使用“乳腺癌预测”数据集。这个数据集由Wolberg等人创建，数据集有569个样本和30个特征，其中一个是分类信息。数据集可以从Scikit-learn库中获取。让我们先导入这个数据集：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer

data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target

数据预处理

在实际情况中，可能需要对数据进行清洗和特征工程。在这里，我们将使用原始数据进行训练，并且假设数据已经被预处理和标准化。这意味着我们可以跳过数据预处理并直接使用数据进行训练。

模型训练

我们将使用支持向量机（SVM）算法来训练模型。SVM是一个非常强大的分类算法，特别是在小样本和高维数据的情况下。以下是训练分类器的代码片段：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
svm = SVC(kernel='linear', C=1)
svm.fit(X_train, y_train)

在这里，我们将数据集分成80-20的训练和测试集，并使用SVM算法进行训练。我们使用一个线性内核，并设置C参数为1。

模型评估

在完成训练和测试之后，我们需要评估模型的性能。我们可以使用准确性、精确度、召回率和F1得分等指标来评估模型的性能。

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

y_pred = svm.predict(X_test)

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)

print(f'Accuracy : {accuracy}')
print(f'Precision: {precision}')
print(f'Recall   : {recall}')
print(f'F1 Score : {f1}')

在这里，我们计算了准确性、精确度、召回率和F1得分。我们可以看出，这个模型表现非常好，准确率达到了0.98以上。

结论

Scikit-learn是一个非常强大的机器学习库，可以让我们在处理和训练数据最小化代码量的同时，实现高度准确的模型。在这篇文章中，我们使用了Scikit-learn框架来训练一个SVM模型，将癌症细胞分类。